GNSS接收机矢量跟踪算法研究综述

GNSS接收机信号跟踪的实质是对卫星信号的扩频码延迟和载波频率偏移进行连续估计的过程。从信号跟踪的基本原理出发,综述了矢量跟踪算法的基本思想和研究历程,分析了算法中系统建模、模型参数确定和滤波器设计等关键环节,总结比较了算法的最新衍变形式,包括极大似然估计矢量跟踪环和联合矢量位置跟踪环的模型、特点和优势,通过仿真验证了矢量跟踪相比标量跟踪具有失锁重捕快、跟踪误差小和稳定性好的优点,最后总结了矢量跟踪技术的应用并展望了其未来发展方向。

基于扩展卡尔曼滤波器的矢量跟踪算法研究

该文针对矢量跟踪算法缺乏定量分析的问题,对线性化模型与跟踪误差进行了研究。为了提高矢量跟踪环的动态跟踪性能,修正了已有线性化观测矩阵忽略接收机伪距率对位置的偏导项的问题;提出了新的环路反馈量,简化了运算过程。推导出了矢量跟踪环的热噪声跟踪误差,与标量跟踪环相比跟踪门限明显降低,并且在相同条件下,观测卫星数越多,矢量跟踪环的跟踪门限越小;推导了矢量跟踪环的动态应力跟踪门限,证明矢量跟踪环可以处理高动态微弱信号。通过Monte Carlo仿真验证了理论分析结果的正确性。

基于快速相关运算的卫星接收机矢量跟踪算法

针对矢量跟踪过程中基带信号相关处理运算耗时较多的问题,提出了本地表及快速相关运算的优化处理方法,优化后的矢量跟踪环路中本地信号与输入信号的相关运算由耗时较多的浮点型运算转换为速度较快的位运算方式,降低了跟踪过程中的运算量,提高了矢量跟踪算法的运行速度。最后,利用实测的卫星中频信号对传统算法与优化算法进行了实验测试与性能分析对比,实验结果表明矢量跟踪算法对弱信号的持续跟踪能力优于传统标量跟踪方法,优化后的算法和原矢量跟踪算法相比信号处理时间约节省30%,有效改善了卫星接收机矢量跟踪算法中基带信号的处理效率。

基于矢量跟踪的GPS/INS深耦合列车自主定位算法研究

为解决传统的GPS/INS松耦合方式在复杂列车定位环境下的性能恶化问题,结合矢量跟踪技术原理,设计并提出基于矢量跟踪的深耦合列车自主定位方法,给出深耦合列车自主定位算法实现流程,建立相应的信号跟踪滤波数学模型;针对复杂环境下的列车组合定位系统非线性问题,引入强跟踪滤波思想对传统的容积卡尔曼滤波算法进行改进以提升算法的稳定性与鲁棒性。以青藏线某区间列车运行数据为基础,通过计算机仿真验证了所提算法在复杂环境下实现列车自主定位过程的有效性与实用性。

基于矢量跟踪的SINS/GPS深组合导航方法

为了满足高动态用户及强噪声干扰条件下的应用需求,提出了一种基于矢量跟踪的SINS/GPS深组合导航方案。深组合方案利用组合卡尔曼滤波器反馈回路取代了传统接收机中独立、并行的跟踪环路,能够同时完成所有可视卫星信号跟踪和组合导航信息处理的任务;利用相关器残差来更新导航参数状态,同时根据已有的导航参数和星历信息推测GPS伪码相位和多普勒频移等信号跟踪参数,用以控制接收机的本地伪码、载波数控振荡器(NCO),使本地伪码相位和载波频率与输入信号保持一致。最后,通过仿真验证表明,基于矢量跟踪的深组合方法不仅在GPS信号发生短暂中断期间,能够保证组合系统的导航精度和可靠性,而且在载噪比较低的环境中能够维持较好的伪码相位和载波频率跟踪性能。

基于扩展卡尔曼滤波的全球导航卫星系统矢量跟踪建模与仿真

针对现有公开资料缺乏对全球导航卫星系统(GNSS)矢量跟踪算法具体滤波跟踪控制过程的详细分析,建立了矢量延迟/频率锁定环(VDFLL)跟踪模型并对模型线性化过程进行推导。重点分析了矢量VDFLL跟踪算法时序逻辑控制问题,同时针对VDFLL无法实现对载波相位锁定等问题,提出了一种串联式锁相环(PLL)电文解调模型。建立了以软件接收机为平台的矢量VDFLL模型,并进行了半实物仿真验证。仿真结果表明,所建矢量VDFLL控制模型不仅正确地实现对接收机状态信息的最优估计,同时具有良好的动态跟踪性能。

一种矢量跟踪环路及其抗干扰性能分析

针对GPS信号在接收端的功率较弱,接收机在载噪比低的环境中很容易受到其他信号的干扰,该文提出一种基于矢量跟踪环路的接收机设计方法,在跟踪环路环节对干扰信号进行抑制。以实际的伪距、伪距率误差为状态量,量测得到的伪距、伪距率误差为观测量构建跟踪环路滤波器,利用更新后的接收机位置,计算出接收机与可视卫星间的观测矢量,完成闭合反馈回路。接收机的信号跟踪与导航解算部分融合一体,改变了传统接收机的结构。对比分析标量和矢量跟踪环路的预测伪距方差,来研究矢量跟踪环路对干扰信号的抑制性能。采用实际卫星星历进行仿真实验,验证了矢量跟踪环路比标量跟踪环路的预测伪距方差小,抗干扰能力强。

自适应非相干矢量跟踪环路设计

针对导航接收机相关累加结果受导航电文数据比特跳变影响的问题,提出了一种自适应非相干矢量跟踪环路。通过在传统矢量跟踪环路中引入非相干频率/码鉴别器,使非相干与相干结合的相关器累加结果不再受比特跳变的影响。对非相干积分的灵敏度和动态性能进行了理论分析和仿真验证,同时给出了在一定动态范围内环路积分时间的优化选择方案,实现了环路积分时间在1~10 ms及非相干次数在1~10次的自适应调整设置。实验结果证明,自适应矢量非相干环路提升跟踪灵敏度约6 d B,非相干方法提高了矢量跟踪环路性能。

基于自适应容积卡尔曼滤波的矢量跟踪算法

当前矢量跟踪环路中,鉴别器的输出受噪声影响存在较大误差,针对该问题,提出使用容积卡尔曼滤波器代替鉴别器的算法,对I/Q支路数据进行滤波处理,输出码相位误差和载波频率误差。该算法不仅可以规避鉴别器的非线性问题,而且可以降低噪声的影响。同时,使用容积卡尔曼滤波算法处理非线性的I/Q支路数据,有效地保证了数据处理的精度。针对噪声是未知或时变的特点,采用新息协方差对量测噪声的协方差矩阵进行实时估计,提高了算法应对环境噪声变化的鲁棒性。将新算法与基于鉴别器方式的矢量跟踪算法进行对比验证,实验数据表明,改进后算法输出的码相位误差和载波频率误差更小,用户位置和速度的解算精度也更高。

一种基于预滤波器的矢量跟踪算法

矢量跟踪是研究深组合的关键技术之一。传统的接收机跟踪环路采用标量跟踪模式,该模式在高动态环境下易产生信号失锁,且在弱信号环境下易受电磁干扰;而集中式深组合虽使用了矢量跟踪算法,但由于模型中观测量与状态量呈高度非线性关系,所以难以付诸于工程实践。针对上述情况,设计了一种适用于级联式深组合的矢量跟踪算法,该算法通过分析各跟踪误差与鉴别器输出之间的关系,搭建了预滤波器动态模型。仿真结果表明:高动态环境下,相较于标量跟踪算法,基于预滤波器的矢量跟踪算法具有更好的码相位和载波频率跟踪性能。

一种FLL辅助PLL的GNSS接收机矢量跟踪环路

全球导航卫星系统(GNSS)接收机的设计主要包括捕获、跟踪、解算三个环节,其中,跟踪环节中载波频率和码频率的稳定性直接影响着导航定位性能。为改善动态环境中载波频率和码频率的波动性,提高定位精度,提出一种频率锁定环路(FLL)辅助相位锁定环路(PLL)的GNSS矢量跟踪环路结构。在载波环中,采用二阶FLL辅助三阶PLL的跟踪方法,通过预测载波相位、载波频率、载波频率率,更新载波相位值并反馈到载波NCO,实现载波稳定跟踪;在码环中,将解算环节获取的伪距信息反馈到跟踪环节,实时更新各跟踪通道的码频率,实现码环稳定跟踪。实验结果表明,相较于传统的标量跟踪方法,所提出的FLL辅助PLL的矢量跟踪方法能够在动态环境下输出较小的载波频率和码频率误差,且具有更高的定位精度。相较于其他的环路改进算法,该方法融合了载波改进技术与矢量跟踪技术,且利用真实卫星数据验证了所提方法的定位效果。

矢量跟踪算法在抗远近效应中的应用

针对室内伪卫星独立定位系统中由于远近效应而导致跟踪环路失锁甚至定位失败的问题,提出了一种有效抑制远近效应的算法——矢量跟踪环路(VTL)算法。通过分析VTL环路结构,建立了线性化的系统模型,并推导了详细的工作流程。VTL以定位误差为状态量,以伪距、伪距率误差为观测量,结合更新后的定位结果,得到稳定的环路跟踪输入。仿真对比分析了标量跟踪环路(STL)和矢量跟踪环路对中断信号的持续跟踪性能。搭建了室内伪卫星独立定位系统,将采集到的中频信号在VTL软件接收机中进行定位解算,实验结果证明VTL相对于STL可以有效地抑制远近效应。

高动态GNSS自适应二阶卡尔曼滤波矢量跟踪环

在全球卫星导航跟踪信号优化问题的研究中,矢量跟踪环路很好地解决了高动态下传统标量环路跟准确性问题。但在先验信息不准确的情况下,矢量跟踪环路也存在着跟踪不稳定的缺陷。针对以上缺陷,提出采用自适应二阶卡尔曼滤波器的矢量跟踪环。上述环路可以通过渐消因子自适应调整卡尔曼增益矩阵,弥补先验信息不准确带来的影响,不仅能够维持环路的稳定跟踪,还能提高环路的跟踪精度。最后运用软件仿真美国喷气推进实验室定义的高动态环境,验证了环路较传统标量环路以及矢量跟踪环路均具有精度和稳定度的优势。

惯性导航系统自适应辅助GNSS矢量跟踪方法

针对复杂电磁环境下卫星导航接收机抗干扰能力不足的问题,提出了低成本INS自适应辅助GNSS矢量跟踪方法。该方法根据观测量性能指示器、跟踪环路锁定情况和卫星信号信噪比等,自适应切换高动态标量跟踪环路和INS辅助矢量跟踪环路,实现低干扰环境下的高精度导航和中等干扰环境下满足导航精度情况下的最大导航能力。同时,给出了预处理滤波器、组合导航滤波器和高动态标量跟踪环路的具体设计方法。动态仿真试验结果表明,在高动态干扰环境下基于本算法的接收机可跟踪载噪比为15dB-Hz的GPS L1C/A卫星信号,比传统独立式高动态接收机的抗干扰能力提高了约12dB。

基于软件接收机的标量与矢量跟踪算法设计与分析

以Matlab软件接收机为平台,研究对比了标量与矢量跟踪算法结构原理及算法设计,并分析了两种不同算法在信号短暂遮挡环境下的接收机跟踪性能.建立了基于扩展卡尔曼滤波的矢量延迟/频率锁定跟踪算法模型,分析了矢量跟踪算法控制过程及时间同步问题,分析了标量与矢量跟踪算法在信号短暂遮挡环境下快速重跟性能及其对定位的影响,并进行了半实物仿真.仿真结果表明,矢量跟踪算法不仅具有更好的快速重跟性能,而且接收机的位置检测精度和位置检测平滑度都优于标量跟踪算法.

矢量跟踪环路抗多径性能研究

多径干扰是影响GNSS定位精度的主要误差源之一,从多径信号特征入手,分析了多径干扰对载波环和码环的影响,并研究了矢量跟踪环路(VTL)对多径的抑制性能。通过对比分析VTL和标量跟踪环路(STL)的环路结构,建立了线性化的系统模型,推导了码相位测量误差对VTL的影响。在VTL中,未受多径影响的通道辅助受干扰的通道,削弱多径带来的定位误差。通过仿真对比分析了一个和多个通道受多径干扰时,多径对VTL和STL的影响,结果表明,受多径干扰的通道数越少,VTL相对于STL抑制多径性能越好,当所有通道都受多径干扰时,VTL定位精度不差于STL。

遥感影像屏幕数字化高效方法研究——显著地物的矢量跟踪方法

主要针对遥感影像屏幕数字化效率较低问题，提出了显著地物矢量跟踪方法：包括显著地物的分析、遥感影像数据的预处理、显著地物信息的人机交互提取、显著地物的矢量跟踪等步骤，并利用辽宁省东部新宾县ＴＭ遥感影像对此方法进行了应用与验证。

高动态GNSS自适应矢量跟踪环路

研究卫星导航跟踪优化设计问题。当接收机载体处于高动态运动状态时,传统跟踪环路极易容易失锁。若采用矢量跟踪环路,虽具有较好的跟踪性能,但在信号环境极端恶化情况下,状态估计将变差,严重影响导航定位的精确度和稳定性。针对上述问题,提出采用自适应矢量跟踪环路(A-VLL)的方法。A-VLL能够自适应调整测量噪声协方差矩阵,从而达到自适应调整反馈估计并降低估计误差的目的。仿真表明,在载体高动态、接收信号信噪比下降严重时,采用自适应矢量跟踪环路具有较好的跟踪精度和稳定性。

基于永磁无刷轮毂电机的矢量跟踪观测器研究

在电动汽车轮毂电机直接驱动应用时,为避免出现较大转矩脉动,高精度的位置信息十分关键。提出一种改进方法,用于永磁无刷轮毂电机的正弦波矢量控制。矢量跟踪位置观测器结合霍尔传感器的输出信号可精确地提取出转子位置信息,结构包括基于定子侧反电动势向量的位置误差检测器和使位置误差快速收敛到零的比例积分型控制器。该结构不仅解决了霍尔传感器的低精度的缺陷,而且还增强了它们的动态位置检测能力。所提出的方法已经用于永磁无刷轮毂电机汽车驱动器中并进行了实验验证。

基于载波频率辅助相位矢量跟踪算法

针对传统GPS接收机在高动态环境下跟踪性能不理想、跟踪精度差的问题,提出一种载波频率辅助相位矢量跟踪算法,利用锁频环(Frequency Locked Loop,FLL)辅助锁相环(Phase Locked Loop,PLL)的方式代替传统单一跟踪环路,通过集中式滤波器对接收机各通道中频信号进行综合处理,同时完成对多颗可视卫星信号跟踪和导航信息解算。给出一种适合高动态环境下的载波频率辅助相位锁定环结构,详细分析了矢量跟踪下集中式滤波器的状态方程和量测方程,给出了跟踪环路反馈量,与传统标量跟踪模式下的跟踪性能进行了对比。仿真结果表明,载波频率辅助相位矢量跟踪算法比传统标量跟踪精度更高,可以更好的处理高动态信号。